人工智能的發展給人們的生活帶來了便利和變化，但以云為中心的架構并非在任何情況下都是最理想的解決方案。以分布式為特征的嵌入式人工智能技術已經開始受到關注，其未來的發展將使設備具有更高的智能性。
目前人工智能的計算大多運行在數據中心，即“云”上。然而，隨著技術的發展，人們發現遠離數據中心的互聯網邊緣正在出現一個巨大的機遇——嵌入式人工智能越來越受到重視。
物聯網終端設備太多。未來，如果這些網絡節點捕獲的數據需要上傳到云端進行智能處理或深度學習，將對網絡帶寬構成極大挑戰。因此，以邊緣計算為特征的嵌入式人工智能技術越來越受到重視。
和云計算一樣，邊緣計算的作用是優化資源，提高效率。比如一些嵌入式小設備的基礎信息采集和處理都是在端完成的，也就是傳感器手機的數據傳輸到網關后，對數據進行過濾處理，不需要把每一條原始數據都傳輸到云端，節省了很多成本。云計算的AI致力于更好地解決問題，而嵌入式AI致力于更經濟地解決問題。
在最近的技術論壇上，ARM再次展示了基于DynamIQ技術的全新處理器，包括cortex-A75處理器、cortex-A55處理器和Mali-G72圖形處理器。ARM副總裁兼計算產品事業部總經理表示:“我們需要賦予從網絡節點到云的計算更快、更高效、更安全的分布式智能。”經過優化應用，采用DynamIQ技術的Cortex-A系列處理器可以實現比基于Cortex-A73的設備高50倍的人工智能性能，并且可以將SoC上CPU與指定硬件加速器之間的響應速度提升高達10倍。
針對日益增長的邊緣計算需求，NVIDIA推出了全新的開發板Jetson TX2，將整個人工智能系統縮小在一塊電路板上。這使得捷信TX2能夠在終端設備上更好地運行深度學習功能，從而開發出更高的智能設備。與上一代捷信TX1相比，捷信TX2的性能提升了兩倍，功耗不到7.5瓦，能效提升了兩倍多。
自動駕駛和數據安全將率先應用，嵌入式人工智能將廣泛應用于邊緣計算產品。目前，嵌入式AI已經進入市場，尤其是在自動駕駛和數據安全領域。“如果輔助駕駛系統在云端計算，數據會被設備采集上傳，計算完成后再返回終端，難免會帶來一定的延遲。在駕駛場景中，這種延遲意味著風險系數的增加。”同時，數據安全也是關注的重點，計算上傳到云端意味著隱私被泄露的風險增加。
因此，嵌入式人工智能將廣泛應用于邊緣計算產品中。發展有三個階段。
一個是聯接。實現終端和設備的海量、異構、實時聯接，網絡自動部署和運維，保證連接的安全性、可靠性和可維護性。自動抄表是應用場景之一，解決了電表數量龐大的問題。
二是智能。邊緣側引入數據分析和業務自動處理能力，智能執行本地業務邏輯，可以大大提高效率，降低成本。電梯的預測性維護就是應用之一。
三是自治。隨著人工智能的引入，邊緣計算不僅可以自主分析計算業務邏輯，還可以動態實時地完成自我優化和調整執行策略。
嵌入式人工智能是大勢所趨，嵌入式人工智能正在成為AI商業化的熱門方式之一。人工智能不能沒有嵌入式，要實現人工智能的行為，必須使用嵌入式系統。
可以說，MCU和嵌入式系統開啟了人工智能的歷史進程。在萬物互聯、萬物智能的新時代，嵌入式人工智能技術的發展也將使設備具有更高的智能性。5G物聯網核心技術的發展，將充分釋放人工智能的潛力，帶動智能設備的爆發。
在這個時代，我們應該意識到嵌入式人工智能將是IT技術發展的主流。學習和掌握時代所需要的最新技術和應用，對于每一個即將進入IT行業的新人或者想轉行的在職者來說，都是非常重要的。
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